9 月 7 日，由中國(guó)工程院信息與電子工程學(xué)部主辦、海潮團(tuán)體承辦的 AICC 中國(guó)人工智能盤算年夜會(huì)在北京舉辦，國(guó)內(nèi)外數(shù)十位著名專家分享了 AI 在互聯(lián)網(wǎng)、云盤算、超算等浩瀚行業(yè)的立異實(shí)例。在現(xiàn)場(chǎng)，機(jī)械之能采訪到英偉達(dá)全球副總裁暨中國(guó)區(qū)企業(yè)事業(yè)總司理沈威，與其就以后人工智能芯片市場(chǎng)和英偉達(dá)的底氣睜開了商量，沈威表現(xiàn)：「除 GPU 生成合適深度進(jìn)修這一義務(wù)之外，英偉達(dá)的 CUDA 盤算平臺(tái)是決勝的癥結(jié)?！?/p>

弗成否定，GPU 為深度進(jìn)修的年夜范圍運(yùn)用奠基了硬件基本。但是，跟著人工智能時(shí)期的到來，深度進(jìn)修技巧公用芯片之爭(zhēng)也愈發(fā)熾熱。芯片巨子英特爾年夜量收買人工智能相干公司，研發(fā)人工智能公用芯片，站臺(tái) FPGA，并已與許多垂直范疇的企業(yè)停止協(xié)作；谷歌研制了基于硬件界說編程架構(gòu)的 TPU；曾是英偉達(dá)主要客戶的微軟也開端為本身的數(shù)據(jù)中間研發(fā)基于 FPGA 的可反復(fù)編程 AI 芯片。另外，一些專業(yè)的人工智能公司，如科年夜訊飛等，也在研發(fā)合適本身營(yíng)業(yè)的公用芯片。

GPU、FPGA、ASIC 是 AI 芯片市場(chǎng)打得熾熱的三種架構(gòu)，個(gè)中 GPU 是以后的主流。與 CPU 比擬，GPU 在硬件架構(gòu)上具有更多的盤算單位，使其成為 AI 芯片的自然選擇；FPGA 即現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列，是一種軟件界說的架構(gòu)，開辟者可以經(jīng)由過程編程界說片上單位的功效；ASIC 代指為專門目標(biāo)而設(shè)計(jì)的集成電路，將功效燒制到芯片上，合適較為穩(wěn)固的處理計(jì)劃，且產(chǎn)物進(jìn)級(jí)難度較年夜，但功耗較低。今朝，F(xiàn)PGA 和 ASIC 還處于實(shí)驗(yàn)階段，有才能應(yīng)用 FPGA 的人工智能廠家其實(shí)不多，絕年夜部門的 AI 芯片市場(chǎng)仍然被英偉達(dá)占據(jù)，生態(tài)的構(gòu)建其實(shí)不輕易，F(xiàn)PGA 與 ASIC 的 AI 之路也任重而道遠(yuǎn)。

在其他廠家積極開辟新疆場(chǎng)時(shí)，英偉達(dá)依然深信「 GPU 生成合適深度進(jìn)修義務(wù)」。9 月 7 日，英偉達(dá)全球副總裁、中國(guó)區(qū)企業(yè)事業(yè)總司理沈威在 AICC 上與機(jī)械之能就這一話題停止了評(píng)論辯論。沈威以為，英偉達(dá) CUDA 運(yùn)算平臺(tái)是癥結(jié)，CUDA 讓 GPU 的盤算才能得以釋放，讓通俗的法式員也能用 JAVA、C++ 等編程說話在 GPU 上任務(wù)。

以下為采訪實(shí)錄，機(jī)械之能做了不轉(zhuǎn)變?cè)獾恼D：

人工智能芯片疆場(chǎng)愈發(fā)熾熱，豈論芯片廠商照樣AI范疇的垂直公司都在試圖搶占市場(chǎng)。這是能否英偉達(dá)的AI計(jì)謀形成影響？如今再提GPU是深度進(jìn)修芯片的獨(dú)一霸主能否不再適合？

從 2012 年谷歌的李飛飛傳授開啟 ImageNet 以來，我們很高興看到 GPU 在人工智能市場(chǎng)的接收度很高，同時(shí)我們也看到許多追隨者。不外我認(rèn)為這是一件功德，起首，這意味著這些公司中的任何一家，對(duì)人工智能、深度進(jìn)修這件工作都異常認(rèn)同。不外我們?cè)诟邫C(jī)能運(yùn)算、人工智能范疇曾經(jīng)投入了許多年，具有先發(fā)優(yōu)勢(shì)。從汗青的成長(zhǎng)來看，深度進(jìn)修為何要用英偉達(dá)的 GPU？由于深度進(jìn)修與高機(jī)能盤算關(guān)系異常親密，深度進(jìn)修義務(wù)中觸及到年夜量的運(yùn)算，這是英偉達(dá)異常善于的工作。

適才我們說的是硬件方面，硬件許多半導(dǎo)體廠商都在做。但他們都疏忽了一點(diǎn)，就是平臺(tái)。我們的 CUDA 運(yùn)算平臺(tái)從 2006 年開端開放，到如今曾經(jīng)是第 9 代，CUDA 將 GPU 的高機(jī)能運(yùn)算才能開放給普通的法式員。固然半導(dǎo)體工藝是與時(shí)俱進(jìn)的，但假如沒有好的編程情況，技巧人員們照樣很難迎接此次深度進(jìn)修的海潮。這就直接答復(fù)了你的成績(jī)。豈論哪家公司，能夠他們?cè)谑袌?chǎng)上也曾經(jīng)有很長(zhǎng)時(shí)光了，但我小我以為，它的編程說話還不克不及針對(duì)數(shù)據(jù)中間的海量數(shù)據(jù)停止更方便地編程。年夜家能夠看到，在深度進(jìn)修時(shí)期，英偉達(dá)停止了一次面向人工智能的轉(zhuǎn)型，但其實(shí)我們?cè)缫唁亯|好相干才能。

如今GPU、FPGA、ASIC這三種架構(gòu)都能完成深度進(jìn)修義務(wù)，你對(duì)這三種架構(gòu)的好壞勢(shì)作何評(píng)價(jià)？

深度進(jìn)修重要分為線下練習(xí)和線上推理，今朝在線下練習(xí)用戶無一破例地都在應(yīng)用 GPU 加快他們的練習(xí)進(jìn)程。不只僅是由于 GPU 的運(yùn)算速度快，更主要是英偉達(dá)樹立了一個(gè)完美的生態(tài)體系，我們供給了很多 SDK 來加快一切深度進(jìn)修框架，并和這些框架深度集成，如 cuDNN、NCCL、cuBLAS 等。在線上推理偏向，英偉達(dá)今朝的計(jì)劃是 TensroRT 加低功耗的 NVIDIA Tesla P4 GPU 加快器。如今國(guó)際各年夜云辦事供給商都在應(yīng)用 Tesla P4 做線上推理，包含科年夜訊飛。

現(xiàn)實(shí)上，深度進(jìn)修遠(yuǎn)沒有成熟，天天都在變更演進(jìn)、迭代，GPU 今朝照樣最好選擇。ASIC 是一種公用芯片，它是為了某種特定需求而專門定制的芯片，今朝還不克不及與 GPU 如許具有很成熟生態(tài)的通用芯片同日而語。FPGA 的生態(tài)體系才方才開端，途徑還很漫長(zhǎng)。

英偉達(dá)在無人駕駛和智能家居方面推出了本身的公用芯片，能否意味著英偉達(dá)重視這兩個(gè)運(yùn)用范疇？更遼闊的例如金融、醫(yī)療方面為什么沒有公用芯片的結(jié)構(gòu)？

GPU 生成處理深度進(jìn)修成績(jī)，人工智能自己和人腦有許多相似的處所，須要眼睛看，頭腦想。英偉達(dá)愿望在 GPU 最善于、最深耕的視覺運(yùn)算上發(fā)力，是以英偉達(dá)在主動(dòng)駕駛和嵌入式端結(jié)構(gòu)了兩種產(chǎn)物。其他范疇我們也異常地看好，金融、醫(yī)療、制作是國(guó)際外迸發(fā)增加的幾個(gè) GPU 運(yùn)用點(diǎn)，在這些范疇我們有許多的協(xié)作同伴。英偉達(dá)處在全部 IT 生態(tài)圈中，我們必需要跟分歧行業(yè)的公司停止協(xié)作。

今朝英偉達(dá)的生態(tài)圈中，有哪些比擬堅(jiān)實(shí)的協(xié)作同伴？

我們有分歧條理的協(xié)作同伴。一種是跟辦事器廠商的協(xié)作，由于在硬件層面單單為用戶供給 GPU，用戶是沒有方法應(yīng)用的，海潮，曙光，華為等都是我們的協(xié)作同伴；還有就是行業(yè)處理計(jì)劃層面，在一個(gè)零件做好以后，能夠會(huì)須要針對(duì)分歧行業(yè)，例如醫(yī)療、制作業(yè)等等停止優(yōu)化，以合適客戶分歧的運(yùn)用場(chǎng)景，在這個(gè)層面科年夜訊飛、商湯都是我們的協(xié)作同伴，我們叫 Solution Partner。

這些協(xié)作同伴做得都很好，由于深度進(jìn)修才方才開端，很少有人在用過 CUDA 開辟情況以后說不愛好英偉達(dá)。由于你弗成能本身從零開端寫一些函數(shù)庫(kù)、優(yōu)化庫(kù)，我卻是很獵奇，不消英偉達(dá)的人他們要怎樣做。深度進(jìn)修處理計(jì)劃供給商們?cè)谒惴ê蛿?shù)據(jù)方面都有本身的盡力，然則假如沒有我們 GPU 的加快，他們的更新迭代和開辟速度就會(huì)年夜年夜下降，走向市場(chǎng)的周期也會(huì)被拉長(zhǎng)，所以我們也是贊助他們更快走向市場(chǎng)的必弗成少的要素。

如今有許多中小企業(yè)或高校試驗(yàn)室不克不及累贅年夜范圍的GPU集群，英偉達(dá)能否想要爭(zhēng)奪這一部門市場(chǎng)？

其實(shí)我們也有存眷到這一方面。我們和全球許多年夜公司一樣，會(huì)和許多高校協(xié)作教導(dǎo)、培訓(xùn)相干的項(xiàng)目，如今異常多高校在他們的盤算中間外面有 GPU 集群，而且我們也有協(xié)作開設(shè)相干課程。另外一方面，我信任年夜家也留意到了云盤算的成長(zhǎng)，如今國(guó)際幾家搶先的云辦事廠商都曾經(jīng)用到了英偉達(dá)異常多 GPU，所以他們也供給異常多基于 GPU 的計(jì)劃。關(guān)于不想本身買裝備的廠家來講，我認(rèn)為云辦事是一種選擇。云是一種趨向，可以或許更快捷地惠及新的開辟者、新的始創(chuàng)公司。